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Ejecutar modelos de IA · DeepSeek
Ejecuta DeepSeek R1 en una GPU alquilada
Los destilados de DeepSeek R1 de 7B y 14B funcionan en una tarjeta de 12 GB, y la versión de 32B necesita unos 23 GB en 4 bits. El R1 completo de 671B necesita cientos de gigabytes de VRAM, así que en la práctica se usan los destilados: caben en una o dos tarjetas.
- App
- PyTorch
- GPU
- RTX 3060, 12 GB
- Precio
- desde 0,12 €/h
Para lanzar, tu saldo debe cubrir una hora de la máquina. Se factura por minuto según el uso real.
¿Solo necesitas un chat? La app lista para usar ChatGPT privado
desde 5 GBde memoria de vídeo
2–5 minutoshasta que el servidor está listo
Por minutose cobra de tu saldo
SSH y Jupyteracceso al servidor
Cuánta memoria necesitas y qué GPU elegir
R1 Distill 7B ocupa unos 5 GB de memoria de vídeo en 4 bits; la tarjeta adecuada más barata es RTX 3060. Los precios se actualizan con las máquinas disponibles del catálogo al abrir la página.
| Versión | FP16 | 4 bits | GPU adecuadaGPU | Precio por horaPor hora |
|---|---|---|---|---|
| R1 Distill 7B | 16 GB | 5 GB | RTX 3060 | 0,12 € |
| R1 Distill 14B | 31 GB | 10 GB | RTX 3060 | 0,12 € |
| R1 Distill 32B | 71 GB | 22 GB | 2× RTX 3060 | 0,24 € |
| R1 Distill 70B | 154 GB | 47 GB | 4× RTX 4060 Ti | 0,64 € |
| R1 / V3 completo (671B, MoE) | 1477 GB | 443 GB | 8× A100 | 11,68 € |
Estimación: FP16 ≈ 2 GB por cada mil millones de parámetros, 4 bits ≈ 0,6 GB, más un 10 % para el contexto. Selección: la configuración más barata con memoria suficiente; en modelos grandes, eso significa varias tarjetas iguales. Todas las GPU y precios
Cómo ejecutar DeepSeek en 3 pasos
- Regístrate y recarga. Crea una cuenta y recarga desde 10 €. Para lanzar, tu saldo debe cubrir al menos una hora de la máquina elegida; después pagas por minuto.
- Elige una GPU. La memoria de cada versión está en la tabla de arriba, y la más ligera funciona desde 5 GB. El botón de esta página selecciona la opción más barata con la plantilla PyTorch.
- Ejecuta el modelo. El servidor está listo en 2–5 minutos. Abre Jupyter en tu navegador o conéctate por SSH y ejecuta los comandos de abajo.
¿Has terminado? Detén el servidor en el panel y se deja de facturar. Guardar y detener conserva /workspace por 0,03 € por GB al mes, y la carpeta vuelve automáticamente en tu siguiente servidor.
Con Ollama (lo más fácil)
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama run deepseek-r1:32b
Con vLLM (API, mucha carga)
pip install vllm
vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B --max-model-len 16384
Para qué se usa DeepSeek
01
Tareas de razonamiento
Matemáticas, lógica, encontrar un bug en el código. R1 escribe su cadena de razonamiento antes de responder, así que puedes revisarla.
02
Búsqueda en tus documentos
RAG sobre contratos, manuales o una base de conocimiento: el modelo responde y señala el pasaje correcto.
03
Una API para un bot o una web
vLLM ofrece una API compatible con OpenAI, así que solo tienes que apuntar tu código cliente a tu propio servidor.
Consejos antes de lanzar
- El destilado de 32B en 4 bits es el mejor equilibrio entre calidad y precio: cabe en una sola RTX 3090 o 4090.
- R1 razona por extenso, así que cuenta con un contexto de 16–32k tokens. Eso añade unos cuantos gigabytes de memoria.
- El modelo completo de 671B solo tiene sentido en 4 bits en 8× H100 o H200, lo que cuesta decenas de euros la hora.
¿Solo necesitas un chat? Una app lista para usar, sin configurar nada
Si necesitas el modelo para conversar y no quieres escribir código, lanza ChatGPT privado: el servidor trae Ollama, un modelo Qwen3 y la ventana de chat Open WebUI en tu navegador.
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Preguntas frecuentes
¿Qué GPU necesito para DeepSeek R1?
Para el destilado de 7B basta una tarjeta de 8–12 GB; para el de 32B en 4 bits, 24 GB (RTX 3090 o 4090), y para el de 70B en 4 bits, 48 GB (RTX A6000, L40S) o dos tarjetas de 24 GB.
¿Puedo ejecutar el DeepSeek R1 completo de 671B?
Sí, pero necesita unos 400 GB de VRAM incluso en 4 bits. Es decir, 8× H100 o H200.
¿En qué se diferencia un destilado del modelo completo?
Los destilados son modelos Qwen y Llama ajustados con el razonamiento de R1. Son más flojos que el original, pero muchas veces más baratos de ejecutar.
¿Cuánto tarda un lanzamiento?
El servidor suele estar listo en 2–5 minutos y entonces ya tienes SSH y Jupyter. La descarga del modelo depende de su tamaño y se factura como tiempo normal de servidor.
¿Qué pasa con mis modelos y resultados cuando detengo el servidor?
Al detenerlo, pulsa Guardar y detener: la carpeta /workspace con tus modelos, LoRA y resultados pasa al almacenamiento por 0,03 € por GB al mes y vuelve automáticamente en tu siguiente servidor. Si lo detienes sin guardar, el disco se elimina.
¿Cómo se factura?
Por minuto, desde tu saldo en euros. Recarga desde 10 €; para lanzar, tu saldo debe cubrir al menos una hora de la máquina elegida. Detienes el servidor y se deja de facturar.
Un servidor suele estar listo en 2–5 minutos
Regístrate en un minuto, recarga desde 10 € y paga por minuto. Detienes el servidor y se deja de facturar.